![[Questioning]](figures/lifecycle-questioning.svg)
Apply hierarchical clustering to selected metrics. Person averages are computed prior to clustering.
The hierarchical clustering uses cosine distance and the ward.D method
of agglomeration.
personas_hclust(data, metrics, k = 4, return = "plot")
Arguments
| data |
A data frame containing PersonId and selected metrics for
clustering. |
| metrics |
Character vector containing names of metrics to use for
clustering. See examples section. |
| k |
Numeric vector to specify the k number of clusters to cut by. |
| return |
String specifying what to return. This must be one of the
following strings:
"plot"
"data"
"table"
"hclust"
See Value for more information. |
Value
A different output is returned depending on the value passed to the return
argument:
"plot": 'ggplot' object. A heatmap plot comparing the key metric averages
of the clusters as per keymetrics_scan().
"data": data frame. Raw data with clusters appended
"table": data frame. Summary table for identified clusters
"hclust": 'hclust' object. hierarchical model generated by the function.
See also
Author
Ainize Cidoncha ainize.cidoncha@microsoft.com
Examples
# Return plot
personas_hclust(sq_data,
metrics = c("Collaboration_hours", "Workweek_span"),
k = 4)
# Return summary table
personas_hclust(sq_data,
metrics = c("Collaboration_hours", "Workweek_span"),
k = 4,
return = "table")
#> # A tibble: 4 × 57
#> cluster n prop Workweek_span Meetings_with_skip_level Meeting_hours_with…
#> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 2730 0.203 36.7 0.1 0.1
#> 2 2 2106 0.157 47 0.1 0.1
#> 3 3 4693 0.349 40.3 0.1 0.1
#> 4 4 3913 0.291 45.4 0.1 0.1
#> # … with 51 more variables: Generated_workload_email_hours <dbl>,
#> # Generated_workload_email_recipients <dbl>,
#> # Generated_workload_instant_messages_hours <dbl>,
#> # Generated_workload_instant_messages_recipients <dbl>,
#> # Generated_workload_call_hours <dbl>,
#> # Generated_workload_call_participants <dbl>,
#> # Generated_workload_calls_organized <dbl>, External_network_size <dbl>, …
# \donttest{
# Return data with clusters appended
personas_hclust(sq_data,
metrics = c("Collaboration_hours", "Workweek_span"),
k = 4,
return = "data")
#> PersonId cluster
#> 1 002C04978DA8BAF151CFB4632D1F883DB2DD03CAA552537F59ABA27A09C4B077 1
#> 2 002C04978DA8BAF151CFB4632D1F883DB2DD03CAA552537F59ABA27A09C4B077 1
#> 3 002C04978DA8BAF151CFB4632D1F883DB2DD03CAA552537F59ABA27A09C4B077 1
#> 4 002C04978DA8BAF151CFB4632D1F883DB2DD03CAA552537F59ABA27A09C4B077 1
#> 5 002C04978DA8BAF151CFB4632D1F883DB2DD03CAA552537F59ABA27A09C4B077 1
#> 6 002C04978DA8BAF151CFB4632D1F883DB2DD03CAA552537F59ABA27A09C4B077 1
#> 7 002C04978DA8BAF151CFB4632D1F883DB2DD03CAA552537F59ABA27A09C4B077 1
#> 8 002C04978DA8BAF151CFB4632D1F883DB2DD03CAA552537F59ABA27A09C4B077 1
#> 9 002C04978DA8BAF151CFB4632D1F883DB2DD03CAA552537F59ABA27A09C4B077 1
#> 10 002C04978DA8BAF151CFB4632D1F883DB2DD03CAA552537F59ABA27A09C4B077 1
#> 11 002C04978DA8BAF151CFB4632D1F883DB2DD03CAA552537F59ABA27A09C4B077 1
#> 12 002C04978DA8BAF151CFB4632D1F883DB2DD03CAA552537F59ABA27A09C4B077 1
#> 13 002C04978DA8BAF151CFB4632D1F883DB2DD03CAA552537F59ABA27A09C4B077 1
#> 14 00368A5686BF3E6F5189540B9D1434DCDAB931A025E1DA3F73388C45A23B8814 2
#> 15 00368A5686BF3E6F5189540B9D1434DCDAB931A025E1DA3F73388C45A23B8814 2
#> 16 00368A5686BF3E6F5189540B9D1434DCDAB931A025E1DA3F73388C45A23B8814 2
#> 17 00368A5686BF3E6F5189540B9D1434DCDAB931A025E1DA3F73388C45A23B8814 2
#> 18 00368A5686BF3E6F5189540B9D1434DCDAB931A025E1DA3F73388C45A23B8814 2
#> 19 00368A5686BF3E6F5189540B9D1434DCDAB931A025E1DA3F73388C45A23B8814 2
#> 20 00368A5686BF3E6F5189540B9D1434DCDAB931A025E1DA3F73388C45A23B8814 2
#> 21 00368A5686BF3E6F5189540B9D1434DCDAB931A025E1DA3F73388C45A23B8814 2
#> 22 00368A5686BF3E6F5189540B9D1434DCDAB931A025E1DA3F73388C45A23B8814 2
#> 23 00368A5686BF3E6F5189540B9D1434DCDAB931A025E1DA3F73388C45A23B8814 2
#> 24 00368A5686BF3E6F5189540B9D1434DCDAB931A025E1DA3F73388C45A23B8814 2
#> 25 00368A5686BF3E6F5189540B9D1434DCDAB931A025E1DA3F73388C45A23B8814 2
#> 26 00368A5686BF3E6F5189540B9D1434DCDAB931A025E1DA3F73388C45A23B8814 2
#> 27 004B67F97EFED1429EB002F0BC3719DA4FE57B4B6C399F02DEED70875024CA30 3
#> 28 004B67F97EFED1429EB002F0BC3719DA4FE57B4B6C399F02DEED70875024CA30 3
#> 29 004B67F97EFED1429EB002F0BC3719DA4FE57B4B6C399F02DEED70875024CA30 3
#> 30 004B67F97EFED1429EB002F0BC3719DA4FE57B4B6C399F02DEED70875024CA30 3
#> 31 004B67F97EFED1429EB002F0BC3719DA4FE57B4B6C399F02DEED70875024CA30 3
#> 32 004B67F97EFED1429EB002F0BC3719DA4FE57B4B6C399F02DEED70875024CA30 3
#> 33 004B67F97EFED1429EB002F0BC3719DA4FE57B4B6C399F02DEED70875024CA30 3
#> 34 004B67F97EFED1429EB002F0BC3719DA4FE57B4B6C399F02DEED70875024CA30 3
#> 35 004B67F97EFED1429EB002F0BC3719DA4FE57B4B6C399F02DEED70875024CA30 3
#> 36 004B67F97EFED1429EB002F0BC3719DA4FE57B4B6C399F02DEED70875024CA30 3
#> 37 004B67F97EFED1429EB002F0BC3719DA4FE57B4B6C399F02DEED70875024CA30 3
#> 38 004B67F97EFED1429EB002F0BC3719DA4FE57B4B6C399F02DEED70875024CA30 3
#> 39 004B67F97EFED1429EB002F0BC3719DA4FE57B4B6C399F02DEED70875024CA30 3
#> 40 00529B4A70E8C799A17FAC893BBE3032441392BEA44DC7CD1BD9720C20845225 1
#> 41 00529B4A70E8C799A17FAC893BBE3032441392BEA44DC7CD1BD9720C20845225 1
#> 42 00529B4A70E8C799A17FAC893BBE3032441392BEA44DC7CD1BD9720C20845225 1
#> 43 00529B4A70E8C799A17FAC893BBE3032441392BEA44DC7CD1BD9720C20845225 1
#> 44 00529B4A70E8C799A17FAC893BBE3032441392BEA44DC7CD1BD9720C20845225 1
#> 45 00529B4A70E8C799A17FAC893BBE3032441392BEA44DC7CD1BD9720C20845225 1
#> 46 00529B4A70E8C799A17FAC893BBE3032441392BEA44DC7CD1BD9720C20845225 1
#> 47 00529B4A70E8C799A17FAC893BBE3032441392BEA44DC7CD1BD9720C20845225 1
#> 48 00529B4A70E8C799A17FAC893BBE3032441392BEA44DC7CD1BD9720C20845225 1
#> 49 00529B4A70E8C799A17FAC893BBE3032441392BEA44DC7CD1BD9720C20845225 1
#> 50 00529B4A70E8C799A17FAC893BBE3032441392BEA44DC7CD1BD9720C20845225 1
#> 51 00529B4A70E8C799A17FAC893BBE3032441392BEA44DC7CD1BD9720C20845225 1
#> 52 00529B4A70E8C799A17FAC893BBE3032441392BEA44DC7CD1BD9720C20845225 1
#> 53 00899E9D15B530DC246642568171A13AD06E5CFD9F7000A22751B003B3FACD6B 4
#> 54 00899E9D15B530DC246642568171A13AD06E5CFD9F7000A22751B003B3FACD6B 4
#> 55 00899E9D15B530DC246642568171A13AD06E5CFD9F7000A22751B003B3FACD6B 4
#> 56 00899E9D15B530DC246642568171A13AD06E5CFD9F7000A22751B003B3FACD6B 4
#> 57 00899E9D15B530DC246642568171A13AD06E5CFD9F7000A22751B003B3FACD6B 4
#> 58 00899E9D15B530DC246642568171A13AD06E5CFD9F7000A22751B003B3FACD6B 4
#> 59 00899E9D15B530DC246642568171A13AD06E5CFD9F7000A22751B003B3FACD6B 4
#> 60 00899E9D15B530DC246642568171A13AD06E5CFD9F7000A22751B003B3FACD6B 4
#> 61 00899E9D15B530DC246642568171A13AD06E5CFD9F7000A22751B003B3FACD6B 4
#> 62 00899E9D15B530DC246642568171A13AD06E5CFD9F7000A22751B003B3FACD6B 4
#> 63 00899E9D15B530DC246642568171A13AD06E5CFD9F7000A22751B003B3FACD6B 4
#> 64 00899E9D15B530DC246642568171A13AD06E5CFD9F7000A22751B003B3FACD6B 4
#> 65 00899E9D15B530DC246642568171A13AD06E5CFD9F7000A22751B003B3FACD6B 4
#> 66 00AD8E93BEF2792C29D64B3353086C64507EF841EBC4CD9A27131CBBCCA55F7F 1
#> 67 00AD8E93BEF2792C29D64B3353086C64507EF841EBC4CD9A27131CBBCCA55F7F 1
#> 68 00AD8E93BEF2792C29D64B3353086C64507EF841EBC4CD9A27131CBBCCA55F7F 1
#> 69 00AD8E93BEF2792C29D64B3353086C64507EF841EBC4CD9A27131CBBCCA55F7F 1
#> 70 00AD8E93BEF2792C29D64B3353086C64507EF841EBC4CD9A27131CBBCCA55F7F 1
#> 71 00AD8E93BEF2792C29D64B3353086C64507EF841EBC4CD9A27131CBBCCA55F7F 1
#> 72 00AD8E93BEF2792C29D64B3353086C64507EF841EBC4CD9A27131CBBCCA55F7F 1
#> 73 00AD8E93BEF2792C29D64B3353086C64507EF841EBC4CD9A27131CBBCCA55F7F 1
#> 74 00AD8E93BEF2792C29D64B3353086C64507EF841EBC4CD9A27131CBBCCA55F7F 1
#> 75 00AD8E93BEF2792C29D64B3353086C64507EF841EBC4CD9A27131CBBCCA55F7F 1
#> 76 00AD8E93BEF2792C29D64B3353086C64507EF841EBC4CD9A27131CBBCCA55F7F 1
#> 77 00AD8E93BEF2792C29D64B3353086C64507EF841EBC4CD9A27131CBBCCA55F7F 1
#> 78 00AD8E93BEF2792C29D64B3353086C64507EF841EBC4CD9A27131CBBCCA55F7F 1
#> 79 00C2689E697E5A07B761503049BBE945C0CF6ACB2AB2E0C6BDEF84AC1CC5A271 3
#> 80 00C2689E697E5A07B761503049BBE945C0CF6ACB2AB2E0C6BDEF84AC1CC5A271 3
#> 81 00C2689E697E5A07B761503049BBE945C0CF6ACB2AB2E0C6BDEF84AC1CC5A271 3
#> 82 00C2689E697E5A07B761503049BBE945C0CF6ACB2AB2E0C6BDEF84AC1CC5A271 3
#> 83 00C2689E697E5A07B761503049BBE945C0CF6ACB2AB2E0C6BDEF84AC1CC5A271 3
#> 84 00C2689E697E5A07B761503049BBE945C0CF6ACB2AB2E0C6BDEF84AC1CC5A271 3
#> 85 00C2689E697E5A07B761503049BBE945C0CF6ACB2AB2E0C6BDEF84AC1CC5A271 3
#> 86 00C2689E697E5A07B761503049BBE945C0CF6ACB2AB2E0C6BDEF84AC1CC5A271 3
#> 87 00C2689E697E5A07B761503049BBE945C0CF6ACB2AB2E0C6BDEF84AC1CC5A271 3
#> 88 00C2689E697E5A07B761503049BBE945C0CF6ACB2AB2E0C6BDEF84AC1CC5A271 3
#> 89 00C2689E697E5A07B761503049BBE945C0CF6ACB2AB2E0C6BDEF84AC1CC5A271 3
#> 90 00C2689E697E5A07B761503049BBE945C0CF6ACB2AB2E0C6BDEF84AC1CC5A271 3
#> 91 00C2689E697E5A07B761503049BBE945C0CF6ACB2AB2E0C6BDEF84AC1CC5A271 3
#> 92 00EE881E4CBF27AAA89F6219B817BB60A08E77B3024A8F294515672B1E67B9CD 3
#> 93 00EE881E4CBF27AAA89F6219B817BB60A08E77B3024A8F294515672B1E67B9CD 3
#> 94 00EE881E4CBF27AAA89F6219B817BB60A08E77B3024A8F294515672B1E67B9CD 3
#> 95 00EE881E4CBF27AAA89F6219B817BB60A08E77B3024A8F294515672B1E67B9CD 3
#> 96 00EE881E4CBF27AAA89F6219B817BB60A08E77B3024A8F294515672B1E67B9CD 3
#> 97 00EE881E4CBF27AAA89F6219B817BB60A08E77B3024A8F294515672B1E67B9CD 3
#> 98 00EE881E4CBF27AAA89F6219B817BB60A08E77B3024A8F294515672B1E67B9CD 3
#> 99 00EE881E4CBF27AAA89F6219B817BB60A08E77B3024A8F294515672B1E67B9CD 3
#> 100 00EE881E4CBF27AAA89F6219B817BB60A08E77B3024A8F294515672B1E67B9CD 3
#> 101 00EE881E4CBF27AAA89F6219B817BB60A08E77B3024A8F294515672B1E67B9CD 3
#> 102 00EE881E4CBF27AAA89F6219B817BB60A08E77B3024A8F294515672B1E67B9CD 3
#> 103 00EE881E4CBF27AAA89F6219B817BB60A08E77B3024A8F294515672B1E67B9CD 3
#> 104 00EE881E4CBF27AAA89F6219B817BB60A08E77B3024A8F294515672B1E67B9CD 3
#> 105 013A867C0C50E8FCFC737BAF53554DC9B3E6EE722B92290CB049CDB82009EE69 2
#> 106 013A867C0C50E8FCFC737BAF53554DC9B3E6EE722B92290CB049CDB82009EE69 2
#> 107 013A867C0C50E8FCFC737BAF53554DC9B3E6EE722B92290CB049CDB82009EE69 2
#> 108 013A867C0C50E8FCFC737BAF53554DC9B3E6EE722B92290CB049CDB82009EE69 2
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